GEE学习篇：查询影像合成ee.ImageCollection中使用的影像

去摘月亮

已于 2023-05-31 15:39:52 修改

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文章标签：学习 javascript

于 2023-05-31 15:35:25 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_47787901/article/details/130963863

文章介绍了在GoogleEarthEngine(GEE)中，如何使用ee.ImageCollection对landsat5和landsat8的数据进行时间范围筛选、云量限制（小于2%），并进行影像合成。通过应用特定的缩放因子函数和显示设置，展示了筛选出的高质量影像，并提供了查看合成结果的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在gee中我们经常会使用ee.ImageCollection对某一个时间段的影像进行合成，但是不好看出使用的具体是哪几景影像，为了保证实验的准确性，需要了解具体使用了哪几景影像

分享一下我是如何进行数据查询筛选哒，也可以使用该代码快速查找自己研究区云量少质量好的影像~

//上传矢量文件table可视化显示
var styling = {color:'red',fillColor:'00000000'}//设置显示样式
Map.centerObject(table,11)//设置显示的大小（如果研究区比较小，可以把数值调高）
Map.addLayer(table.style(styling),{},'table')//可视化地理数据

//定义筛选时间
var roi=table
var star_date = '2021-01-01'//定义起始时间
var end_date  = '2021-12-31'//定义终止时间

// //landsat5
// function applyScaleFactors(image) {
//   var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
//   var thermalBand = image.select('ST_B6').multiply(0.00341802).add(149.0);
//   return image.addBands(opticalBands, null, true)
//               .addBands(thermalBand, null, true);
// }
//var dataset = ee.ImageCollection("LANDSAT/LT05/C02/T1_L2")
//    .filterBounds(roi)
//    .filterDate(star_date, end_date)//时间过滤
//    .filter(ee.Filter.lt("CLOUD_COVER",30))    //云量小于xx%
//    .map(applyScaleFactors)
//print(dataset)


// Landsat 8
function applyScaleFactors(image) {
  var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
  var thermalBands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0);
  return image.addBands(opticalBands, null, true)
              .addBands(thermalBands, null, true);
}
 var dataset= ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2")
     .filterBounds(roi)
     .filterDate(star_date, end_date)//时间过滤
     .filter(ee.Filter.lt("CLOUD_COVER",2))//云量小于xx%
     .map(applyScaleFactors)
print(dataset)



var dataset1 = dataset.median()

// //landsat5 显示合成的影像
// Map.addLayer(dataset1.clip(roi), {bands: ['SR_B3', 'SR_B2', 'SR_B1'], min: 0, max: 0.3});

//landsat8  显示合成的影像
Map.addLayer(dataset1.clip(roi), {bands: ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B1'], min: 0, max: 0.3});

运行后可查看符合筛选条件的的影像有哪些（这里的筛选条件是：云量＜2%；2021年全年；研究区）

可以看到，符合条件的影像有4景，时间分别是1月3日、1月19日、2月20日、12月5日